强化学习中softmax函数的作用

在强化学习中，softmax函数通常用于将Q值（或者其他动作价值）转化为概率分布，以便于决策。在强化学习中，我们通常需要在给定状态下选择一个动作，而每个动作都有一个对应的Q值，表示在该状态下采取该动作的预期回报。然后我们可以使用softmax函数将所有动作的Q值转换为概率分布，这样我们就可以按照这个概率分布随机选择动作，或者选择概率最大的动作作为当前状态下的最优动作。

softmax函数的公式如下：

$$\sigma(z)_i = \frac{e^{z_i}}{\sum_{j=1}^{n} e^{z_j}}$$

其中，$z$ 是输入向量，$i$ 是输出向量的索引，$n$ 是输出向量的维度。在强化学习中，$z$ 通常表示每个动作的Q值，而 $\sigma(z)$ 则表示每个动作被选择的概率。通过使用softmax函数，我们可以将Q值转换为概率分布，方便我们进行决策。